关于机械通风光伏双层幕墙夏季能量平衡的案例研究

研究背景

本研究由哈尔滨工业大学建筑与设计学院的Xingjiang Liu、Jihong Pu、Chao Shen，以及香港理工大学建筑环境与能源工程学系的Lin Lu共同完成。论文发表于 Energy and Built Environment 期刊2026年第7卷，页码为840至851。该研究聚焦于建筑集成光伏（Building-Integrated Photovoltaic, BIPV）领域，旨在解决光伏双层幕墙（Photovoltaic Double Skin Façade, PV-DSF）在夏季应用机械通风（Mechanical Ventilation, MV）时的能效可行性问题。

在过去半个世纪中，建筑能耗的激增使其占全球能源消耗的34%和碳排放的37%。作为一种不依赖新材料便能实现发电和动态调节功能的先进围护结构，光伏双层幕墙被寄予厚望。PV-DSF通过动态适应室外环境变化来提升能效，其发展主要依赖于材料工程（如碲化镉CdTe光伏玻璃的商业化）和设计优化。除了对静态设计参数的优化，运行模式的调控也至关重要。目前，将PV-DSF与空气源热泵集成或在内部循环模式下使用机械通风已有研究，但在夏季常用的外部循环模式下，机械通风的性能权衡问题尚未得到充分验证。机械通风通过安装风扇来加速幕墙空腔内的气流，以更有效地带走热量、减少室内得热。然而，这一过程会引入额外的风扇能耗（E_fan），其是否能够通过减少的空调用能来弥补，是决定该技术可行性的关键。现有研究或未考虑风扇能耗，或未对夏季工况下的能量平衡进行全面评估，导致机械通风在实际应用中的推广受阻。因此，本研究旨在通过全尺寸实验，全面评估机械通风在夏季的能量平衡，给出其可行性结论，并探索优化路径。

研究工作流程

本研究遵循一套清晰的实验与分析方法，主要包括以下步骤：

1. 实验台搭建与对象定义：研究在哈尔滨进行，实验室内安装有两套全尺寸的PV-DSF系统。实验系统由通风口、半透明光伏组件（采用CdTe材料）、内侧夹层玻璃和一个可调节深度的空气空腔组成，空腔深度（d_cav）可在0至470毫米之间调节。每个通风口（0.12米高，0.6米宽）内装有5个可调速的直流风扇。研究主要针对办公建筑，实验时间段设定在07:00至17:00。室内温度通过温控系统稳定在24°C。实验采用了全面的测量系统，包括气象站、I-V曲线追踪仪、功率检测器、热电偶、热通量传感器、日射强度计、风速计和温湿度记录仪，用于监测室外环境参数、光伏组件的发电功率、幕墙各层温度以及热通量等数据。

2. 性能评估方法建立：为了全面评估系统性能，研究提出了一个评价方法。传统的太阳得热系数（Solar Heat Gain Coefficient, SHGC）无法区分热能与电能（如光伏发电能量E_PV和风扇能耗E_fan）的品位差异。因此，该方法将透过PV-DSF的直接和二次得热（对流得热Q_vec、透过太阳辐射Q_sol、长波辐射得热Q_rad）通过公式转化为末端用户的等效电力消耗（E_vec、E_sol、E_rad），并引入了性能系数（Coefficient of Performance, COP）。最终，研究采用SHGC和总能耗E_T（E_t = E_vec + E_rad + E_sol + E_PV + E_fan）作为评价指标，以同时评估系统的隔热性能和净电力消耗。

3. 机械与自然通风性能对比实验：此为研究的第一个核心实验，于2023年6月26日进行。两套PV-DSF的空腔深度均设为180毫米。左侧系统开启上部风扇，产生恒定的约0.88米/秒的空腔气流（风扇功率恒定为14.9瓦），作为机械通风组；右侧系统则运行在自然通风（Natural Ventilation, NV）模式下，作为对照组。实验旨在对比两种模式下的能量平衡，判断机械通风的可行性。

4. 空腔气流速度影响研究：此为研究的第二个核心实验，于2023年6月25日进行。左侧系统保持与上述相同的低风速机械通风模式（0.88米/秒，0.62安培电流），而右侧系统则施加近两倍的电流（1.32安培），以得到更高的空腔气流速度（1.63米/秒，高风速组）。该步骤旨在探究不同气流速度对冷却效果和能耗的影响，为后续优化策略的提出提供依据。

5. 优化框架提出与验证实验：基于前两步实验的结果分析，研究提出了一个通过限制E_fan来优化能量平衡的框架，并提出了四种具体方法。为验证其中一种方法——调整空腔深度（d_cav）的有效性，进行了第三组实验。实验选取4个不同深度（90, 180, 270, 360毫米），其中90毫米作为参考深度（恒定应用于左侧系统），右侧系统分别设置为180、270和360毫米进行对比。所有实验中风扇输入功率保持恒定（14.9瓦）。研究使用了SHGC和E_T的相对变化率（R_SHGC和R_ET）作为量化指标，以消除不同天气条件的影响。

主要研究结果

本研究获得了以下关键实验结果，并据此展开了逻辑递进的分析：

1. 机械通风 vs. 自然通风的性能：

   • 结果：实验结果表明，在测试期间，机械通风模式下空腔空气温度（T_cav）低于自然通风模式。这使得幕墙表面更冷，室内对流热通量（q_vec）降低了0.21兆焦，平均SHGC相比自然通风降低了18.77%（0.251 vs. 0.309）。然而，CdTe光伏组件的发电效率（η_pv）几乎不受温度微弱下降的影响，因此两种模式下的发电量（E_PV）几乎相同。
   • 分析与贡献：这些数据证实了机械通风能有效增强气流，更快地完成空腔热空气与室外冷空气的交换，从而大幅减少室内得热。然而，从总能耗（E_T）的角度分析，虽然机械通风减少了E_vec和E_rad共计约0.11兆焦，但为此付出了0.54兆焦的E_fan代价，导致全天总电耗比自然通风高出0.42兆焦（0.44 MJ vs. 0.02 MJ）。全天中，机械通风所带来的额外净能耗（δE_t）维持在10-15瓦之间，尤其在午后室外温度升高导致冷却潜力下降时，风扇的能耗劣势更为明显。此结果直接引向了核心矛盾：机械通风的热舒适优势无法抵消其能量品位上的劣势，因此目前的运行方式在能耗方面不可行。

2. 空腔气流速度的影响：

   • 结果：与低风速（0.88米/秒）相比，高风速（1.63米/秒）下的平均SHGC进一步降低了6.17%（0.243 vs. 0.259）。但是，高风速下的E_fan几乎是低风速下的两倍（1.14 MJ vs. 约0.56 MJ），而额外减少的室内得热（E_vec和E_rad）仅为0.03兆焦，导致高风速下的总附加能耗（0.95 MJ）远超低风速（0.37 MJ）。
   • 分析与贡献：这一发现清晰揭示了一个递减效益关系：更高的风速虽能带来边际冷却效益，但其代价是风扇能耗的急剧增加，从而使得能量权衡更加不利。这表明简单的提高风速并非解决之道。此结果直接为下一步的优化框架提供了依据，即优化的核心不应是增强冷却效果，而应是在保持足够冷却能力的前提下，降低E_fan。

3. 优化框架的验证——空腔深度的影响：

   • 结果：通过对比不同空腔深度的实验发现，在恒定风扇功率下，空腔深度越小，空腔内的气流速度（v_air）越快。例如，90毫米、180毫米和360毫米空腔分别对应约1.2米/秒、0.88米/秒和0.6米/秒的风速。结果显示，90毫米参考深度的SHGC和E_T始终优于其它更深的实验组。与180、270、360毫米深度的实验组相比，90毫米深度的参考组在能耗性能上可实现约4–7%的降低。
   • 分析与贡献：该结果与自然通风下空腔深度的影响规律不同，其机制是利用流体力学原理：在风扇提供恒定压力下，更窄的空腔具有更高的气流阻抗，但其横截面积的减小对风速的提升效应占主导，从而提高了对流换热效率。尽管4–7%的性能提升尚不足以完全逆转机械通风的能耗劣势，但这一实验成功验证了通过调整d_cav来间接限制E_fan（即在达到相同冷却效果时，可能允许使用更小功率的风扇）这一优化思路的有效性，为优化框架提供了实证支持。

结论与价值

研究得出以下主要结论：1）机械通风在夏季能有效降低PV-DSF的平均SHGC达18.77%，可作为一种有效的应急手段，在热浪等极端天气下快速改善室内热舒适；2）但从净能耗角度看，在当前实验设定下，机械通风消耗的风扇电能（10-15瓦）超过了其节省的空调用能，导致总电耗增加，不具备能耗优势；3）基于此，研究提出并通过部分实验验证了一个以“限制E_fan”为核心的优化框架，包含使用变频技术、减少风扇数量、采用间歇运行策略和调整空腔深度四种方法，其中对空腔深度的调整已被证实能带来约4-7%的性能改善。

该研究的科学价值在于，它首次清晰、量化地揭示了机械通风PV-DSF在夏季运行的能量平衡权衡问题，指出了现有研究的不足，为准确评估该技术提供了全面的方法论（将热收益等效为电力消耗）。其实用价值在于，它明确了机械通风的定位——更适用于对热舒适要求苛刻的场景而非单纯的节能，并为未来的技术优化指明了方向，特别是提出的四种优化途径，为开发和设计真正能实现净能耗收益的机械通风PV-DSF系统奠定了基础。

研究亮点

本研究的亮点主要体现在：1）新颖的研究视角：直面机械通风在夏季外部循环模式下能量平衡的可行性争议，将分析聚焦于风扇能耗与额外能效收益的精细化“权衡”上，弥补了该领域的研究空白；2）全面的评价方法：不局限于传统的SHGC指标，而是构建了将得热转化为等效电耗的综合评价体系（E_T），能够更公正地比较包含不同品位能量的系统性能；3）系统性的实验设计：通过控制变量法，逐步研究了“有无机械通风”、“不同风速”和“不同空腔深度”这三种单一因素对能量平衡的影响，逻辑链条清晰，从发现问题到提出优化路径再到验证，层层递进；4）实践导向的优化框架：基于实验结果提出的“限制E_fan”优化框架，并明确给出了四条具体技术路径，为未来研究和技术落地提供了直接且可操作的指导。